قام العلماء ببناء رادار للبحث عن النحل والنحل الطنان

تتطلب المراقبة البيئية التقليدية محاصرة الحشرات وتحديد الأنواع يدويًا تحت المجهر، وهو أمر يستغرق وقتًا طويلاً ويضر بالسكان. لا تعمل الكاميرات الضوئية وخوارزميات الرؤية الحاسوبية بشكل جيد في البرية: حيث تعوقها أوراق الشجر، والشفق، والإضاءة المتغيرة، وسرعات الطيران العالية للملقحات. وتستطيع رادارات الطقس الحالية تعقب أسراب ضخمة من الجراد في السماء، لكنها لا تستطيع تحديد الحشرات الصغيرة القريبة من الأرض. ولحل هذه المشكلة، قام مهندسون من أيرلندا والدنمارك بتجميع رادار مصغر موجي مستمر (30 جيجاهيرتز). في المختبر، تناوبوا على وضع الدبابير الحية، ونحل العسل، وثلاثة أنواع من النحل الطنان في حاويات بلاستيكية. وعندما أقلعت الحشرة، قام الرادار بتشعيعها بموجات الراديو وتسجيل الإشارة المنعكسة. نشر العلماء نتائج جهودهم في مجلة PNAS Nexus. واستنادًا إلى صدى الراديو الصادر عن الحشرات الطائرة، حدد العلماء 70 معلمة طيران ميكانيكية حيوية: تردد الرفرفة الأساسي، وتوزيع الطاقة عبر نطاقات التردد، وغيرها من الخصائص. ثم تم إدخال البيانات في نموذج التعلم الآلي الهرمي. تم تدريس الخوارزمية للتمييز بين العائلات الأولى (الدبابير أو النحل)، ثم الأجناس (النحل أو النحل الطنان)، وأخيرًا الأنواع الفردية. نجحت الخوارزمية في فصل الحشرات حسب الأنواع دون استخدام الكاميرات. وعلى مستوى العائلات الكبيرة، قامت الشبكة العصبية بتمييز الدبابير عن النحل بدقة بلغت 96 بالمئة. وعلى مستوى الأنواع المحددة ذات الصلة الوثيقة، وصلت الدقة إلى 85 بالمائة عند تحليل ثانيتين فقط من الرحلة. وحتى عندما كانت الحشرة في شعاع الرادار لمدة عُشر ثانية، خمن النموذج النوع بنسبة 75% من الوقت. يسلط المؤلفون الضوء على القيود المفروضة على العمل: حتى الآن، تم اختبار النظام فقط في حاويات بلاستيكية مغلقة، حيث لا يتم تخفيف إشارة الراديو بسبب المسافة. في البيئة المفتوحة، ستتأثر الدقة حتمًا بالمسافة إلى الرادار والضوضاء الخلفية. تسجل موجات الراديو ذات الموجات المليمترية الآليات المحددة لطيران الحشرات، بغض النظر عن الوقت من اليوم أو تلوين التمويه أو الضباب. وبما أن هذه المستشعرات هي في قلب اتصالات الجيل الخامس والسادس، فإن هذه الخوارزمية ستحول في المستقبل الأبراج الخلوية وأجهزة التوجيه إلى شبكة موزعة عالميًا للمراقبة البيئية المستمرة.